Orcarouter について
OrcaRouter公式のMCPサーバーで、MCPクライアントからモデルカタログを閲覧し、選択したモデルでチャット補完を実行できます。カタログの参照にAPIキーは不要ですが、チャットにはキーが必要です。
主な機能
- 01プロバイダーとモデルのカタログ閲覧
- 02プロバイダー・機能・コンテキストで絞り込み
- 03価格・レイテンシ・エンドポイントの確認
- 04チャット補完の実行
- 05自動ルーティングとフォールバックチェーンの設定
活用シーン
- 01モデルの価格と機能を比較
- 02特定モデルの詳細を確認
- 03自動ルーティングでチャットを実行
- 04チャット用のフォールバックモデルを設定
MCP 対応
モデルやプロバイダーのカタログ参照とチャット補完をMCPツールとして提供します。カタログツールにAPIキーは不要ですが、チャットツールにはOrcaRouter APIキーが必要です。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
npx -y @orcarouter/mcpORCAROUTER_API_KEYシークレットOrcaRouter API key. Required only for orcarouter_chat. Catalog tools (orcarouter_models_list, orcarouter_model_card, orcarouter_providers_list) work without it.ORCAROUTER_BASE_URLOverride the gateway base URL. Defaults to https://api.orcarouter.ai.ORCAROUTER_REQUEST_TIMEOUTPer-request timeout in seconds. Defaults to 300 (5 minutes) to accommodate long reasoning-model completions.ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。
ツール
4掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| model | string | いいえ | 呼び出すモデル。デフォルトは `orcarouter/auto`(ワークスペースに設定済みの自動ルーター)です。他のワークスペースルーターには `orcarouter/<name>`、上流モデルを直接選択するには `<provider>/<model>` を使用します(例:`openai/gpt-4o-mini`、`anthropic/claude-haiku-4.5`)。 |
| models | array | いいえ | オプションのフォールバックチェーンです。プライマリモデルが失敗した場合、モデルを順番に試します。プライマリを含めて最大 5 項目です。 |
| prompt | string | はい | 送信するユーザーメッセージ(単一ターン)。 |
| max_tokens | integer | いいえ | 生成する最大トークン数(デフォルトは 10000)。OpenAI の推論モデルでは、自動的に max_completion_tokens に変換されます。 |
| temperature | number | いいえ | サンプリング温度(デフォルトは 0.7)。 |
| system_prompt | string | いいえ | 会話の先頭に追加するオプションのシステムプロンプトです。 |
詳細
OrcaRouter MCP サーバー
OrcaRouter LLM ゲートウェイ用の公式 MCP サーバーです。
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OrcaRouter のモデルカタログを閲覧し、Model Context Protocol クライアントからチャット補完を実行できます。Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Windsurf、Zedなど、プロトコルに対応するあらゆるクライアントで利用できます。
カタログの閲覧に API キーは不要 です。登録前に料金や機能を比較できます。
できること
- 🗺️ API キーなしでプロバイダーやモデルを探せます
- 💬 提供されている任意のモデルでチャット補完を実行できます
- 🧠 ワークスペースの
orcarouter/autoルーターを通じてリクエストを自動ルーティングします(コスト/品質/バランス/LinUCB/ゲート付き適応戦略) - 🔁 フォールバックチェーン(プライマリ+最大 4 つのフォールバック)を設定して、堅牢性を高められます
- 📊 プロバイダー、機能、最小コンテキストウィンドウでサーバー側のモデルを絞り込めます
- 🎯 料金、コンテキスト、レイテンシ、対応エンドポイントなど、詳細なモデルカードを確認できます
- 🔌 Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Windsurf、Zedなど、あらゆる MCP クライアントで利用できます
使用例
次のように話しかけてみてください。
- 「OrcaRouter のすべてのプロバイダーを一覧表示して」
- 「料金付きで Anthropic のモデルをすべて表示して」
- 「
minimax/minimax-m2.7の詳細を教えて」 - 「
orcarouter/autoとチャットして、量子コンピューティングについて説明して」
クイックスタート
Claude Code(CLI のワンライナー)
claude mcp add orcarouter -s user \
-e ORCAROUTER_API_KEY=sk-orca-your-key \
-- npx -y @orcarouter/mcp
その他のクライアント(設定ファイルのパス)
-
MCP クライアント用の設定例を、クライアントの設定ファイルにコピーします。
クライアント 例 操作 Claude Desktop claude-desktop.json 置き換え Claude Code claude-code.json マージ Cursor cursor.json 置き換え Windsurf windsurf.json 置き換え 設定ファイルのパスや Zed、その他のクライアントに関する注意事項は、
examples/README.mdをご覧ください。 -
コピーしたファイル内の
sk-or-...を、お使いの OrcaRouter API キーに置き換えます。 -
MCP クライアントを再起動します。
ルートの .mcp.json は、Open Plugins の標準の場所にある同じ設定ファイルです。そのため、このファイルをスキャンするレジストリ/検出ツール(例:cursor.directory)は、このサーバーを自動的に検出できます。
Node.js 18 以降が必要です。ORCAROUTER_API_KEY 環境変数が必要なのは
orcarouter_chat のみです。カタログツールはキーなしで動作します。
ツール
orcarouter_chat— チャット補完を実行します(オプションでフォールバックチェーンを指定できます)orcarouter_models_list— カタログを閲覧します(料金、コンテキスト、機能)orcarouter_model_card— 1 つのモデルの詳細情報を表示しますorcarouter_providers_list— モデル数とともにプロバイダーを一覧表示します
すべての入力スキーマは、実行時に MCP の tools/list メソッドを通じて公開されます。MCP クライアント(Claude Desktop、Cursor など)が自動的に読み取ります。
設定
| 名前 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
ORCAROUTER_API_KEY | 任意 | OrcaRouter API キーです。orcarouter_chat にのみ必要です。 |
ORCAROUTER_BASE_URL | 任意 | API のベース URL です。既定値は https://api.orcarouter.ai です。 |
ORCAROUTER_REQUEST_TIMEOUT | 任意 | リクエストごとの HTTP タイムアウト(秒)です。既定値は 300 です。 |
セキュリティ
API キーは環境変数から読み込まれ、ログに記録されることはなく、OrcaRouter API にのみ送信されます。 脆弱性の開示ポリシーについては、SECURITY.md をご覧ください。
開発
# bun (preferred)
bun install
bun run test
bun run typecheck
bun run build
# or with npm
npm install
npm test
npm run typecheck
npm run build
ビルドにより、#!/usr/bin/env node シバンを含む ESM バンドルが dist/index.js に生成され、
orcarouter-mcp バイナリとして実行できます。
貢献
CONTRIBUTING.md をご覧ください。初めての方に取り組みやすいタスクは、good first issue ラベルから探せます。
ライセンス
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。